package DianShang_2024.ds_02.extract

import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions.{PARTITIONPATH_FIELD, PRECOMBINE_FIELD, RECORDKEY_FIELD}
import org.apache.hudi.QuickstartUtils.getQuickstartWriteConfigs
import org.apache.spark.sql.{SparkSession, functions}
import org.apache.spark.sql.functions.{col, lit}

import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.{Calendar, Date, Properties}

object extract03 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /*
        3、抽取shtd_store库中base_province的增量数据进入Hudi的ods_ds_hudi库中表base_province。根据ods_ds_hudi.base_province表中id作为增量
        字段，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变并添加字段create_time取当前时间，同时添加分区，分区字段为etl_date，类型为String，且值为当前比赛日的
        前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。id作为primaryKey，create_time作为preCombineField。使用spark-shell执
        行show partitions ods_ds_hudi.base_province命令，将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下；
     */
    val spark=SparkSession.builder()
      .master("local[*]")
      .appName("数据抽取第三题")
      .config("hive.exec.dynamic.partition.mode","nonstrict")
      .config("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
      .config("spark.sql.extensions","org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    val mysql_connect=new Properties()
    mysql_connect.setProperty("user","root")
    mysql_connect.setProperty("password","123456")
    mysql_connect.setProperty("driver","com.mysql.jdbc.Driver")


    //  拿到昨天的日期
    //  getInstance():得到日历的实例(instance),这个实例包含了当前的日期和时间
    val day:Calendar=Calendar.getInstance()
    //  add方法会根据calendar里面的字段进行加法或者减法的操作，下面使用DATE日期字段进行减法
    day.add(Calendar.DATE,-1)
    //  这里将日期格式化成yyyyMMdd的格式      day.getTime:拿到时间日期
    val yesterday:String=new SimpleDateFormat("yyyyMMdd").format(day.getTime)
    println("昨天的日期:",yesterday)

    spark.sql("use ods_ds_hudi02")

    val base_province_path="hdfs://192.168.40.110:9000/user/hive/warehouse/ods_ds_hudi02.db/base_province"

    val max_id=spark.read.format("hudi").load(base_province_path)
      .agg(functions.max(col("id")))
      .first()
      .get(0)
      .toString

    println("最大的id值为:",max_id)

    spark.read.jdbc("jdbc:mysql://192.168.40.110:3306/shtd_store?useSSL=false","base_province",mysql_connect)
      .where(col("id") > lit(max_id).cast("int"))
      .withColumn(
        "create_time",
        lit(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
      )
      .withColumn("etl_date",lit(yesterday))
      .write.mode("append")
      .format("hudi")
      .options(getQuickstartWriteConfigs)
      .option(RECORDKEY_FIELD.key(),"id")
      .option(PRECOMBINE_FIELD.key(),"create_time")
      .option(PARTITIONPATH_FIELD.key(),"etl_date")
      .option("hoodie.table.name","base_province")
      .save(base_province_path)




    spark.close()
  }

}
